Analítica de datos aplicada a estudios sobre desarrollo

Introducción a los métodos cuantitativos

Giovany Babativa, PhD

Sobre Mi

PhD en Estadística, MSc en Analytics & Big Data, MSc en Estadística. Con 20 años de experiencia, actual director de analítica en el CNC, miembro del comité de expertos en pobreza en el DANE y consultor de la División de Estadística de la CEPAL. Ex-decano de la Facultad de Estadística USTA, ex-director de operaciones en el ICFES, PM CEV …

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Objetivos de este curso

  1. Familiarizar a los estudiantes en el uso de herramientas para el análisis cuantitativo de datos aplicada a los estudios de desarrollo.

  2. Presentar las cuestiones prácticas y críticas en el uso de métodos de análisis cuantitativo de datos.

Resultados de aprendizaje

Al finalizar el curso, los y las estudiantes estarán en capacidad de:

  • Aplicar los principales métodos de análisis cuantitativo (análisis de regresión, técnicas de análisis multivariado).

  • Combinar distintas herramientas para el análisis cuantitativo.

Metodología

  • Es un curso de nivel intermedio donde se abordan temas de métodos descriptivos, inferenciales, métodos supervisados y no supervisados.

  • El enfoque del curso es práctico, a través de ejercicios hechos con los estudiantes. Usaremos el software estadístico R Studio. No nos concentraremos en demostraciones y pruebas formales. El curso tiene un énfasis aplicado.

  • Sesiones de repaso y aclaración de inquietudes con el Monitor alternadas semanalmente con nuestras sesiones.

Temas que se cubren



  1. Visualización de datos
  2. Análisis exploratorio
  3. Análisis de correlación y de regresión (modelos lineales)
  4. Reducción de la dimensionalidad
  5. prácticas en el software R Studio

Reglas del juego


  • Talleres: 30%
  • Examen 1: 20%.
  • Examen 2: 20%.
  • Presentación final: 30%



Conversación

¿Por qué considera que la analítica de los datos es importante dentro del proceso de la toma de decisiones o de orientación de políticas?

05:00

GRACIAS!

Referencias

  • Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2017). Exploratory multivariate analysis by example using R. CRC press.

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis 6th Edition. https://doi.org/10.1201/9780367409913

  • Aldás Manzano, J., & Uriel Jiménez, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R. Ediciones Paraninfo, SA.